它包裹了大量的优秀提示词,可以处理各种你日常工作、学习和科研中的事务性工作。包括但不限于:
不少读者看过之后,大呼有用,然后亲手测试。有的测试成功,真正应用到了工作中,各种开心。
但很多小伙伴都遇到了一个问题 ——fabric 的 Python 版本,安装起来实在是不方便。
好在开发者有承诺,说两个月之内,就要整体从 Python 切换到 Go 语言。作者解释说这样一来,安装过程将是无比简单顺滑的。
到了 8 月 17 日,Go 版本可算是来了。但是按照官方提供的安装方式,却发现没有办法使用 OpenAI, Google, Anthropic 等少数几家供应商之外的 API Key 。因为缺乏一个关键设定 ——API base url,也就是 OpenAI 兼容模式的地址。
打个比方,你拿房间 A 的钥匙,去开房间 B 的锁,自然打不开。但是这个设置根本不让你设定到底想要打开哪间房子 —— 默认只能去房间 B 那里尝试。
fabric 的 Github issues 里面,好多小伙伴都提了需求,人家似乎也在积极修复。但是你就盯着它的 release 看好了,那是一动不动啊。一直停留在 fabric Go 版本发布的那一刻。
看着「最新 release 的发布日期」从「一周前」变成「两周前」,又变成了「上个月」…… 我几乎已经放弃了。但是星球的小伙伴不肯放弃,一直在崔更。
最近两周之内,fabric 实际上已经进行了一系列的密集更新。
应星友的邀请,我写下这篇教程,给你讲讲开发者口中的这个「配置起来丝般顺滑」的 fabric 该如何安装和使用。
如果你跟我一样使用 M 版本的 MacOS 系统,那么你需要在 .zshrc
或者 .bashrc
(具体看你用的是 zsh 还是 bash 了)的最后加上这几句:
# Golang environment variables
export GOROOT=/opt/homebrew/bin/go
export GOPATH=$HOME/go
export PATH=$GOPATH/bin:$GOROOT/bin:$HOME/.local/bin:$PATH:
注意如果你使用其他版本的系统,需要添加的命令有些不同。你可以 参考这个网址查看。
每一个步骤,几乎都给你设置用户自定义 API base url 的机会。这样可定制的灵活性大大增强。当然了,如果你使用的就是官方提供的 API key,也可以丝毫不用理会它。
为了方便,咱们直接设置 OpenRouter API key 就好。毕竟有了这样一个 key ,你几乎可以访问全部主流的大模型。具体介绍,请参考这篇文章。
甚至,你连本地模型都能设置。这里是 fabric 的设定流程,在询问你是否有 Ollama 服务。如果有,把 Ollama 提供给你的地址填入,你就可以直接调用本地大模型了。最近 Llama 3.2 小模型来了,视觉能力不错,不妨试试看。
fabric 还非常贴心提供了 SiliconCloud (硅基流动) 的 API key 输入位置。
这个网站,囊括了目前主流的开源大模型。例如 Llama 3.1 405B,Qwen 2.5 和 Deepseek 2.5 等。
别觉得 14 块钱不够多。如果你用其中的主流国产模型,这钱对应的是 2000 万 tokens,够你用一气了。
你还可以在注册时,使用我的优惠链接 (https://cloud.siliconflow.cn/i/XyPl6jj4) 或者优惠码(XyPl6jj4),可以获得额外的赠送金额。
走完这个对话,fabric 会帮你总结可用模型数量。
你看, 其中光是 Openrouter,就提供了 190 多个模型。
这里你可以选择某个模型作为默认模型。后续如果不加以特殊指定,fabric 就直接调用默认模型进行处理。
后续的设定,如果你没有特殊需求,一路回车就搞定了。
不过如果你想使用 yt
命令 (下文有样例),这里记得需要填写自己的 Youtube API key 哦。
Fabric 的 Go 版本发布,确实让普通用户的安装和设置成本大幅降低。参考官网的样例,结合你自己的需求加以组装和改动,你也能让一系列大语言模型成为你的参谋和助手,帮你高效工作和学习新知。
不过临渊羡鱼不如退而结网,希望你还是自己动手安装尝试。毕竟「实践出真知」嘛。也欢迎你把自己的使用心得分享到留言区,咱们一起交流讨论。
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